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博客目录
- 一.基础准备
- 1.参考文档
- 2.依赖说明
- 二.部署 NebulaGraph
- 1.拉取代码
- 2.启动容器
- 三.连接 NebulaGraph
- 1.查看容器
- 2.进入容器
- 3.连接服务端
- 4.查看集群状态
- 四.基础 SQL
- 1.显示 hosts
- 2.创建 SPACE
- 3.创建 TAG
- 4.插入知识图谱元数据
- 5.退出
- 五.常见查询
- 1.显示顶点
- 2.显示边
- 3.所有节点的关联关系
- 4.指定名词的关系查询
- 5.删除顶点
- 6.删除 space
一.基础准备
1.参考文档
参考文档
2.依赖说明
使用 Docker Compose 可以基于准备好的配置文件快速部署 NebulaGraph 服务，仅建议在测试 NebulaGraph 功能时使用该方式。
| 应用程序 | 推荐版本 | 官方安装参考 |
|---|---|---|
| Docker | 最新版本 | https://docs.docker.com/engine/install/ |
| Docker Compose | 最新版本 | https://docs.docker.com/compose/install/ |
| Git | 最新版本 | https://git-scm.com/download/ |
二.部署 NebulaGraph
1.拉取代码
git clone -b release-3.6 https://github.com/vesoft-inc/nebula-docker-compose.git
2.启动容器
# 工作目录
cd /data/nebula-docker-compose/# 启动
docker-compose up -d
三.连接 NebulaGraph
1.查看容器
docker-compose ps
2.进入容器
docker exec -it nebula-docker-compose-console-1 /bin/sh
3.连接服务端
./usr/local/bin/nebula-console -u root -p nebula --address=graphd --port=9669
默认情况下，身份认证功能是关闭的，只能使用已存在的用户名（默认为
root）和任意密码登录。如果想使用身份认证，请参见身份认证。
4.查看集群状态
四.基础 SQL
1.显示 hosts
show hosts;
2.创建 SPACE
CREATE SPACE IF NOT EXISTS course(vid_type=FIXED_STRING(256), partition_num=1, replica_factor=1);
3.创建 TAG
USE course;
CREATE TAG IF NOT EXISTS entity(name string);
CREATE EDGE IF NOT EXISTS relationship(relationship string);
CREATE TAG INDEX IF NOT EXISTS entity_index ON entity(name(256));
4.插入知识图谱元数据
insert vertex entity values "鲁迅":("鲁迅");
insert vertex entity values "作家":("作家");
insert edge relationship values "鲁迅"->"作家":("是");
5.退出
# 退出数据库
exit#退出容器
exit
五.常见查询
1.显示顶点
# 显示顶点字段
show tags;# 显示所有实体
match (e) return e;# 显示名称
match (e) return e.`entity`.`name`;
2.显示边
# 返回会去重# 显示边字段
show edges;# 边的解释信息,关系MATCH ()-[e]->() RETURN e
3.所有节点的关联关系
# 不会去重
MATCH ()-[e:relationship]-() RETURN e
MATCH ()-[e]-() RETURN e
4.指定名词的关系查询
MATCH (p:`entity`)-[e:relationship]->(m:`entity`)\WHERE p.`entity`.`name` == '鲁迅'\
RETURN p.`entity`.`name`, e.relationship, m.`entity`.`name`;
5.删除顶点
DELETE VERTEX "鲁迅";
6.删除 space
# 删除space
DROP SPACE course;
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